模式识别实验教学大纲

模式识别实验教学大纲课程编号：0810201课程名称：模式识别总学时：50学时实验学时：10学时实验地点：信息工程实验室一、目的与任务模式识别是一门理论与算法紧密结合的课程，应用广泛，发展迅速。实验是

模式识别实验教学大纲 课程编号： 0810201 课程名称：模式识别 总学时：学时 50 实验学时：学时 10 实验地点：信息工程实验室 一、目的与任务 模式识别是一门理论与算法紧密结合的课程，应用广泛，发展迅速。实验是 学习模 式识别的重要环节。主导思想：通过编程实验使学生熟练掌握模式识别的 基本原理和方 法，加深对各方法涉及的基础知识的认识，强化编程技能，培养创 新能力。 实验目标：熟练掌握统计模式识别的基本方法，用语言或编写 能对实 C++Matlab 际模式样本正确分类的算法程序；通过分析、比较各种方法的性能，了解 各种方法的适 用条件、实际处理效果，探讨可能的改进方法。 先修课程：高等数学，概率论与数理统计，线性代数，计算方法，程序设计， 数据 结构。 二、主要内容与基本要求 （一）实验单元一：聚类分析 通过实验加深对聚类分析基本思想、方法的认识；了解动态、静态聚类算法 的特点； 熟练掌握均值算法或层次聚类算法；编写能对实际模式样本正确分类 的算法程序。 c- 实验均值算法 Lie- 1 实验目的与任务 . 掌握动态聚类算法的基本思想；认识类别数、初始类心的选择对均值算法 聚类结 c- 果的影响；编写能对实际模式样本正确分类的均值算法程序。 C- 2 实验原理 . 成绩评定：百分制